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武汉优质的大数据培训班推荐

发布时间:2023-06-13 10:45:53来源:有考培训网综合

大数据(big data)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
适合对象
01
初学者

数据课程从Python入手,简单入门,较适宜初学者和没有相关基础的人员。

02
系统提升

具有一定的数据理论或基础,需要掌握系统数据技术,在实际业务中如何应用的人员。

03
技术爱好者

有较强逻辑思维能力,应对复杂业务场景处理,顺应时代趋势,对数据行业感兴趣的人员。

04
应届毕业生

缺乏工作经验和技能,对未来没有明确目标与规划,期望通过学习数据课程进入IT行业的人员。

05
计划转行

目前工作待遇不理想,市场上升空间有限或职业瓶颈期,各行业需要突破现状实现转行的人员。

教学亮点

千锋

大数据课程
  • 大厂技术人员垂直赋能
    01
  • 02
    拓展大厂实战项目案例
  • 学员大厂内推通道
    03
  • 04
    技能认证证书项目实习证明
  • 大厂实地沉浸式项目实训
    05
  • 06
    大厂定制开班和毕业典礼

6大助攻
  • 大厂内推
    学员简历内推大厂大数据岗位的面试机会。
  • 人才双选
    每年数十场双选会,多家IT相关企业建立人才输送合作关系。
  • 求职辅导
    剖析大厂面试题重点,提升学员求职能力,规划职业发展路线。
  • 物流共建
    与京东物流合作共建,培养实战型大数据架构师。
  • 上门招聘
    每年企业定期上门招聘,在毕业班进行人才选拔。
  • 入职指导
    大厂HR深度指导,学员职业化素养综合提升训练。
机构介绍

千锋是一家拥有核心教研能力以及校企合作能力的职业教育培训企业,2011年成立于北京,秉承“初心至善 匠心育人”的核心价值观,以坚持面授的泛IT职业教育培训为根基,发展至今已布局教育培训、高校服务、企业服务三大业务版块。旗下拥有千锋教育、好程序员、小狮视觉、扣丁学堂、锋云智慧、锋企优联、锋友学盟、锋益等多个子品牌,截止目前已在北京、深圳、上海、广州、郑州、大连等20余个核心城市建立直营校区。

校区环境
教室
少儿主题教室
书架
 

优质的大数据培训班推荐哪里?做数据分析需要学习哪些内容?首先,从知识体系的角度来看,当前学习数据分析需要学习块知识,其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。

优质的大数据培训班推荐

千锋是一家拥有核心教研能力以及校企合作能力的职业教育培训企业,秉承“初心至善 匠心育人”的核心价值观,以坚持面授的泛IT职业教育培训为根基,发展至今已布局教育培训、高校服务、企业服务三大业务版块。

千锋的教育培训业务致力于培养高质量数字化技术技能人才,主要提供大学生技能培训、职后技能培训等。课程涵盖前端、Java、Python、大数据、软件测试、物联网、云计算、网络安全、Unity、区块链、UI/UE设计、影视剪辑包装、商业插画、游戏原画、全媒体运营、产品经理等;此外还推出了软考、Adobe认证、PMP认证、华为认证、红帽RHCE认证、工信部认证等职业能力认证课程;同期成立的千锋教研院,凭借有教无类的职业教育理念,不断提升千锋职业教育培训的质量和效率。

数学和统计学是数据分析的基础,在大数据时代,要想在数据分析领域走得更远,一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说,数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的,虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用,但是如果脱离数学和统计学知识,数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说,在学习数据分析的过程中,可以同时补学数学知识,包括线性代数和概率论等等。

数据分析是大数据技术体系的重要组成部分,实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一,所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下,数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果,比如速度提升就非常明显。

从数据分析的手段上来看,当前数据分析主要有两种方式,一种是统计学方式,另一种就是机器学习方式,当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注,基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。采用机器学习进行数据分析,需要从算法设计开始入手,然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。

较后,对于数据分析的初学者来说,可以从Python开始学起,然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容,大数据平台可以考虑一下Hadoop和Spark。

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